Coursera 에서 제공하는 Princeton 대학교의 Algorithm 수업인 Algorithm Part 1 의 6 번째 수업입니다. Intro to Substring Search N 길이의 텍스트에서 M 길이의 패턴을 찾는 문제다. 일반적으로 N >> M 이다. N 이 좀 많이 (무한히) 길기 때문에 지난시간까지 배운 알고리즘을 적용하기가 좀 힘들다. (1) suffix sort 를 쓰려고 보니 suffixes 를 만드는 것 자체가 … Continue reading Algorithm 6 – KMP, Boyer-Moore, Rabin-Karp →

Coursera 에서 제공하는 Princeton 대학교의 Algorithm 수업인 Algorithm Part 1 의 5 번째 수업입니다. String Symbol Table 지난 시간에 symbol-table 의 구현으로 red-black tree, hash table 의 성능을 살펴봤었다. red black tree 는 search, insertion, delete 에 compareTo 를 이용해 log N, hash table 은 equals, hashCode 를 이용해 1 (under uniform hashing assumption) 의 … Continue reading Algorithm 5 – R-way, Ternary Tries →

Coursera 에서 제공하는 Princeton 대학교의 Algorithm 수업인 Algorithm Part 1 의 4 번째 수업입니다. Strings in Java 문자열은 Character (문자) 의 나열이다. C 에서 하나의 캐릭터는 8-bit 인데, 자바의 경우에는 16-bit unsigned integer 로 표시한다. 스트링의 길이를 얻기 위해 length, 인덱싱 하기 위해 charAt, 서브스트링을 얻기 위해 substring 의 메소드를 지원한다. public final class String … Continue reading Algorithm 4 – Radix Sort, Suffix Sort →

Coursera 에서 제공하는 Princeton 대학교의 Algorithm 수업인 Algorithm Part 1 의 3 번째 수업입니다. Is a graph bipartite? 그래프가 bipartite 인가 하는 문제는, 그래프의 노드를 이렇게 두 그룹으로 나눌 수 있느냐 하는 문제다. (http://en.wikipedia.org) 알고리즘이 얼마나 어려운가는 이렇게 나눠볼 수 있겠는데 Any programmer could do it Typical diligen algorithms student could do it Hire an … Continue reading Algorithm 3 – Spanning Tree, Shortest Paths →

Coursera 에서 제공하는 Princeton 대학교의 Algorithm 수업인 Algorithm Part 1 의 2 번째 수업입니다. 알고리즘을 분석해야 하는 이유는 (1) Predict performance (2) Compare algorithms (3) Provide guarantees (4) Understand theoretical basis 그 중에서도 performance bug 를 피하는 것이 무엇보다 중요하다. 이를 통해 내 알고리즘이 practical large input 에 적용할 수 있을까? 고민하는 것이, 알고리즘 분석의 … Continue reading Algorithm 2: Big O Analysis →